はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
BERT や GPT の登場により、テキストを扱うモデルは大きく発展しましたが、否定というごくありふれた操作を扱うのが依然難しいです。 本稿では、その理由と、部分的な解決策を紹介します。 目次 目次 否定文を理解できないAIたち 否定文を理解できずに困ること なぜ否定文をうまく扱えないのか なぜたまに成功するのか 対処法 ファインチューニング プロンプトの工夫 否定文を意識した訓練 文書数を増やす クエリとキーを拡張する おわりに 否定文を理解できないAIたち BERT (tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3) で A =「私はお寿司が好きです。」 B =「私の好きな食べ物はお寿司です。」 のテキスト埋め込みのコサイン類似度を求めてみましょう。A と B は同じようなことを言っており、予想されるようにコサイン類似度は 0.9695 と高いです。 では、 A =「
やっぱGPTを仕組みから勉強したい、という本をいくつか見つけたのでまとめておきます。 まず理論的な概要。 機械学習からニューラルネットワーク、CNNでの画像処理、トランスフォーマーでの自然言語処理、音声認識・合成、そしてそれらを組み合わせたマルチモーダルと章が進むので、理論的な概観を得るのにいいと思います。 最初は数式が多いのだけど、Σをfor文だと思いつつ、定義が説明文中に埋まってるPerlよりたちが悪い記号主体言語だと思えば読めるけどめんどくさいので飛ばしても問題ないと思います。 深層学習からマルチモーダル情報処理へ (AI/データサイエンスライブラリ“基礎から応用へ” 3) 作者:中山 英樹,二反田 篤史,田村 晃裕,井上 中順,牛久 祥孝サイエンス社Amazon で、もういきなり作る。 トークナイザーから全部つくっていきます。TensorFlowでBERTをつくってGPT2をつくる
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
「Workshop OT 2023 最適輸送とその周辺 – 機械学習から熱力学的最適化まで」で用いたスライドです
【図解】誰でもわかるTransformer入門！凄さ・仕組みをわかりやすく解説 - すえつぐのNLP&LLM
すえつぐ こんにちは！自然言語処理（NLP）・大規模言語モデル（LLM）の解説記事や書籍を書いている、 すえつぐです！ お知らせ：著書 『誰でもわかる大規模言語モデル入門』 を日経BPより出版しました。 突然ですが、BERT、GPT-3、PaLMを使ったことはありますか？Transformerはこれらの最先端のモデルに使用されている、現代のNLPモデルには欠かせないモデルです。おそらくBERTやGPT-3でTransformerを知った、このページに来たという人も多いのではないでしょうか。機械学習、特にNLPの勉強をしている方々は、Transformerの概要は知っておいた方が良いと思います。 ただ多くのサイトは、いきなり細かい仕組みの解説をする中級者以上向けの記事が多いですよね。 そこで、このページでは、Transformerの入門〜中級までの解説をしていきます！まず入門として、「Tra
ありがとうございます！ 実は私本人がそのモデルの構築に関わっているのですが、詳細はまだ言えない状況です...。 来年3月の言語処理学会年次大会(NLP2023)での続報をお待ちください！このモデルに関する論文が公開される予定です（一応それを待ってからこの記事にも掲載します）。 （私が書いたものではありませんが、現段階で公開できる情報をまとめた記事があります: https://note.com/utokyo_itc/n/nb18b2a753f23 ）
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模な
こんにちは。Turing株式会社の機械学習チームでインターンをしている九州大学修士1年の岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転EVの開発をするスタートアップです。 自動運転技術において、カメラやセンサ情報は正確な制御をする上で不可欠な要素である一方、自然言語やマルチモーダルな処理が必要となる状況もしばしば存在します。特に完全自動運転車においては、音声認識によってドライバーの音声命令を認識し、リアルタイムで適切な制御を行うことや、複雑な交通状況の背景にあるコンテクストを理解させるといった要求が出てきます。そのために、「基盤モデル」と呼ばれるような、自然言語処理を含む大規模モデルの学習が必要になってくると、私たちは考えています。 そこで本記事では、言語モデルの発展の流れとTuringが目指す基盤モデルの開発について紹介します！ 1. 言語モデルとは？ 近年の言語処理モデ
流行のLLMを勉強したくて沢山本を読みました。 この後もしばらくLLM（GPT）関係の出版が続きそうなので、現状の本でまとめてみました。 参考： nowokay.hatenablog.com まとめ。 Transformerの仕組みを知りたい人で、画像のDeep Learningなら分かるって人はVision Transformer入門 言語モデルをデータセットを作る所からやってみたい人には、作ってわかる! 自然言語処理AI とにかくすぐに動かしたい人には、機械学習エンジニアのためのTransformers ビジネス的に何ができるのかを知りたい人はBERT入門 Vision Transformer入門 Vison Transformerになっていますが、Transformerの説明がとても詳しくお勧めです。実際に写経してパーツパーツで動かせるのはこの本だけ。Transformer一点突破な
セマンティック検索の活用で、Elasticsearchの検索が根本的に変わる！？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、@shin0higuchiです😊 業務では、Elasticsearchに関するコンサルティングを担当しています。 最近すっかり春らしく、暖かくなってきました。 新年を迎えたばかりの感覚でしたが、あっという間に時が経ちますね。 さて、今回の記事では、Elasticsearchの検索を根本的に変える可能性を秘めたセマンティック検索に関して書かせていただきます。 概要 Elasticsearchは元々、キーワードベースのアプローチを主に取っており、クエリで指定されたキーワードを対象のドキュメント内で検索し、それらの出現頻度や位置に基づいて結果をランク付けしています。この方法では、文脈や意図に関係なく、単純にキーワードの一致度に基づいて検索結果が返されます。 一方、セマンティック検索とは、ユーザーのクエリの背後にある文脈と意図を理解しようとする検索手法で、キーワードだけに頼るのではな
Top > 学術＆研究 > rinna、日本語に特化した「GPT-2」「BERT」事前学習モデルを無償公開 75ギガバイトのデータを最大45日間で学習
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。LINEの小林滉河(@kajyuuen)です。NLPチームで固有表現抽出、有害表現の検知、LINEスタンプ推薦の改善など自然言語処理に関する仕事をしています。 この記事ではLINEが公開した言語モデル「LINE DistilBERT」について紹介します。 https://huggingface.co/line-corporation/line-distilbert-base-japanese https://github.com/line/LINE-DistilBERT-Japanese LINE DistilBERTは次のような特徴を持つ日本語言語モデルです。 高性能・高速・軽量 Hugging Faceのtra
WebAssemblyを用いてBERTモデルをフロントエンドで動かす - OPTiM TECH BLOG
はじめまして。R&Dチーム所属、20.5卒の伊藤です。 普段の業務では自然言語処理と格闘していることが多いです。 今回は自然言語処理モデルとして有名なBERTをWebAssemblyを使用してフロントエンドで動かしてみた話になります。 最近、自然言語処理ライブラリとして普段お世話になっているHugging Face社のTransformersのTokenizerがRustで実装されていることを知り、それならばWebAssemblyにコンパイルして動かせるのではないかと試したみたのがきっかけです。 Tokenizerのみ動かしても実用性に乏しいため、Tokenizerから得られた結果からBERTを用いた推論をブラウザで動作させるまでを行い、備忘録がでら手順をまとめました。 どなたかの参考になれば幸いです。 8/26追記 本記事内のコードを含むリポジトリを公開しました！Dockerを使用してブ
第1回Webインテリジェンスとインタラクションセミナー（いまさら訊けないシリーズ「言語処理技術」）での発表資料です。 https://www.sigwi2.org/next-sig
最新の情報検索手法を知るにはどうしたらいいの...という人に向けたコンテンツまとめ記事2021 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。情報検索分野の勉強をしている @KoheiShinden です。 最近、「教科書読んだ後の最新の情報検索について知りたいんだけど何かいい記事とか媒体知ってる？」という質問を受けて自分が勉強する時に役立ったコンテンツをまとめて紹介するという機会が数回ありました。 そこで、そんな時にサッと紹介できるようにまとめてみようと思いこの記事を書くに至りました。 0. はじめに ここでは簡単にこの記事がどんな内容かを書きます。 この記事で書いてること 2021年11月現在の情報検索に関連する書籍・論文・記事・動画・コミュニティなどのコンテ
インターネッツコンテンツの皆様ごきげんよう、インターネッツコンテンツのところてんです。インターネッツ秘密結社pyspaのアドベントカレンダーの1日目です。 俺が考える最強のブレストツールであるFarBrainを作ったので、今回はその紹介をします。 https://farbrain.easyrec.app/ FarBrainが動作している様子ちなみに100%ClaudeCode製で、1行もコードを書いていません。 従来のブレインストーミングの課題ブレインストーミングはなんだかんだで、何も考えずに実行すると、確実に失敗します。 Wikipedia曰く、ブレインストーミングには次の四つの原則があります。 判断・結論を出さない（批判厳禁） 粗野な考えを歓迎する（自由奔放） 量を重視する（質より量） アイディアを結合し発展させる（結合改善） では、これに基づいて、実際にブレインストーミングを行うとど
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
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背景 はじめまして、JX通信社でインターンをしている原田です。 近年深層学習ではモデルが肥大化する傾向にあります。2020年にopen aiが示したScaling Laws（[2001.08361] Scaling Laws for Neural Language Models） の衝撃は記憶に新しく、MLP-Mixerが示したように、モデルを大きくすればAttention構造やCNNでさえも不必要という説もあります。（[2105.01601] MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision） しかし大きな深層学習モデルを利用しようとすると、しばしば以下のような問題に悩まされます。 推論速度が問題でプロダクトに実装不可能 GPU/TPUはコスト上厳しい プロダクトの性質上バッチ処理が不可能（効率的にGPU/TPUが利用できない） 例えばJX通信社
GitHub - hppRC/bert-classification-tutorial: 【2023年版】BERTによるテキスト分類
Googleが2018年に発表したBERTは、その性能の高さや利便性から、今やあらゆる自然言語処理タスクで汎用的に用いられるようになっています。 BERTは事前学習済み言語モデル (Pretrained Language Model) と呼ばれるモデルの一種で、大量のテキストで事前にモデルの学習をおこなっておくことで、様々なタスクに利用できる言語知識を獲得しています。 この言語知識を転用することで、多様なタスクについて、今までよりも少ない学習データで非常に高い性能を発揮できることがわかっています。 BERTをテキスト分類などのタスクに適用する際は、BERTを微調整(fine-tuning)することでタスクを解きます。 例えば、ある映画のレビューが好意的(positive)か否定的(negative)かを分類するタスクを考えると、微調整の流れは以下のようになります。 レビューテキストを事前学
自然言語処理とVision-and-Language / A Tutorial on NLP & Vision-and-Language
2022年度人工知能学会全国大会（第36回） チュートリアル講演資料
コミューン株式会社で機械学習エンジニアをしている深澤です。 この記事はCommuneアドベントカレンダー(シリーズ2)の 21 日目の記事です。 直前まで全く違う記事を書いていたのですが、ModernBERT というアツいモデルが発表されて話題になっており、Huggingface の公式からブログも出ているので、早速読んでみた感想をアドベントカレンダーの記事にすることにしました。感想だったり、付属事項を調べてみたので記事として昇華することを目指しています。 翻訳したもの、というよりは要点をかいつまんだものになっています。詳細は以下の記事を御覧ください。 記事 論文 コード ModernBERT のここがすごい Token length が 8192 に拡張(！？) もともとは 512 です。10倍以上になってる... GLUE スコアもかなり向上 それでいてbase (139M param
【それを言ってはいけない！を言う】「データ分析失敗事例集」 を読んで - 学習する天然ニューラルネット
はじめに 2023/08/03発売の「データ分析失敗事例集 ―失敗から学び、成功を手にする―」を知り合いのご厚意により頂いたので、読んでみたところ非常に面白かったので、感想をブログにまとめようと思います。 www.kyoritsu-pub.co.jp 全編通していい意味で社会性フィルターが外れていて、これを出版することは非常な苦労があったと察します。著者に敬意を評して、本ブログでも特に配慮などはせずに感想を書いていこうと思います。(何か問題があったらコメント欄で教えてください。コメントは公開前に自分にメールが来るようになってます。) 本書の概要 本書ではデータ分析の失敗談を短編小説のように楽しむことができる。 技術的な話はあまりないが、一部の専門用語については基本的な理解があると読みやすい。 例えば、BERT, 傾向スコア, Redshift, Tydyverseと聞いて、どういうものでど
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 最近、『Transformerによる自然言語処理』という書籍を買って、これまであまり追いかけていなかったTransformerについて仕事でカジュアルに使えるレベルまで色々と準備してみようと思い、その過程で見つけた色々な情報をまとめてみました。 以前、『BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング』も買って、写経しながら試していたのですが、仕事であまり使う機会がなかったのであまり身につかなかったです。その反省も込めて、仕事でその
Sentence BERTをFine TuningしてFAQを類似文書検索してみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はRTX4090のマシンを買って電気代が上がってきています。 昨今NLP界隈では事前学習モデルが出てからは、検索というのもキーワードでの検索だけではなく、文章を入力にして似たような文章を探す類似文書検索も使われるようになりました。 そんな中で、今回はFAQを対象にした類似文書検索をSentence BERTを使って試してみます。 FAQでよくある困りごと 今回やること Sentence BERTとは 検証 FAQデータセットから文章ベクトルを学習する 回答文から文章ベクトルを生成する 質問文から近しい回答を見つける 単語が揺れてもいい感じに回答を取得できるのか検証 まとめ FAQでよくある困りごと FAQはあらゆる場面で重要な情報源ですが、いまいち検索がしづらい情報でもあります。 FAQを利用し
BERTによる日本語固有表現抽出の精度改善 〜BERT-CRFの紹介〜 - Sansan Tech Blog
こんにちは、DSOC R&Dグループ インターンの笛木正雄です。大学院では離散最適化の研究室に所属しています。インターンでは、日々、知らないことだらけで、色々なことを経験させていただき、伸びしろを実感する毎日です。 現在は、SansanやEightのニュース配信に使用されている固有表現抽出(文章中から組織名を抽出するために使用)と呼ばれる自然言語処理タスクに携わっています。今回は、これまで取り組んだ固有表現抽出における精度改善の手法を紹介したいと思います。ありがたいことに、この手法は現在、プロダクトで実際に稼働しているため、思い入れのある手法です。 また、今回の手法を含め、日本語固有表現抽出については、コード公開を予定しており、pipでインストールできるように現在進行中です。ご興味ある方は、お待ちいただき、合わせてご覧いただければ幸いです。 ※弊社のニュース配信における固有表現抽出タスクの
ヤフーにおける自然言語処理モデルBERTの利用
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo! JAPAN研究所で自然言語処理の研究開発をしている柴田です。 私は自然言語処理の研究と、最新の自然言語処理技術を社内のサービスに適用できるようにする開発の両方を行っています。今日は後者の話をします。 この記事ではBERTというモデルに焦点をあて、BERTの概要と、社内でのBERTの利用、最後に具体例として検索クエリのカテゴリ分類について紹介します。 ※この記事で取り扱っているデータは、プライバシーポリシーの範囲内で取得したデータを個人が特定できない状態に加工しています。 1. BERTとは 2018年にGoogleからBERT (Bidirectional Encoder Representations
Kaggle Days World Championshipで優勝した話 - ABEJA Tech Blog
ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 2022年10月28, 29日にバルセロナにてKaggle Days World Championship Finalというデータサイエンスに関するイベント兼コンペティションが開催され、そこに参加しました。そして幸いなことに私の所属するチームが優勝することができました！！ 本記事では今回のイベントそのものと、優勝に至るまでのコンペ上での過程や工夫点などについてご紹介しようと思います。 Kaggle Days World Championship Finalとは 1日目（ワークショップやプレゼンテーション等） Opening remarks by LogicAI and Kaggle HP introduction - Key note Kaggle Team - Ask Me Anything Winners team present
Kaggleで学んだBERTをfine-tuningする際のTips②〜精度改善編〜 | 株式会社AI Shift
こんにちは AIチームの戸田です 本記事では前回に引き続き、私がKaggleのコンペティションに参加して得た、Transformerをベースとした事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 前回は学習の効率化について書かせていただきましたので、今回は精度改善について書かせていただきます データ 前回に引き続きKaggleのコンペティション、CommonLit-Readabilityのtrainデータを使います validationの分け方などは前回の記事を参照していただければと思います 精度改善 一般的なニューラルネットワークモデルの精度改善方法として、ハイパーパラメータのチューニングやData Augmentationが上げられますが、ここではBERTを始めとするTransformerをベースとしたモデル（以降Transformerモデル）特有の工夫について
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 情報検索・検索技術 Advent Calendar 2021 の 11 日目の記事です。前回は @sz_dr さんの「ちょっとテクい検索ランキングをVespaで実現する」でした。 この記事では BERT を使った文書検索手法 Birch について解説します。 先日、「最新の情報検索手法を知るにはどうしたらいいの...という人に向けたコンテンツまとめ記事2021」という記事を公開しました： 上記の記事では、ニューラル検索手法や最新の情報検索手法を知るためのコンテンツ紹介にとどめましたが、今回の記事では実際にニューラル検索手法の一つである
2022年6月 名古屋地区NLPセミナーでのトーク
米Google（グーグル）が数年にわたって開発を進めてきた万能AI（人工知能）、「Pathways」の実力が明らかになった。Pathwaysは1つの機械学習モデルが最大数百万種類のタスクに対応できるという「万能」もしくは「汎用」のAIだ。従来のAIが1モデル1タスクの専用品であるにもかかわらず、タスクを処理する性能は汎用であるPathwaysが上回った。驚くべき威力だ。 グーグルは2022年4月4日（米国時間）、自然言語処理に関する複数種類のタスクを処理できる「Pathways Language Model（PaLM）」を発表した。自然言語による質問応答や文章生成などができる言語モデルと呼ばれるAIをPathwaysによって実装した。言語モデルは近年、BERTやGPT-3などがめざましい成果をあげたことで注目されている。 1モデル1タスクの専用品である従来の言語モデルで別のタスクを処理させ
BERTのレイヤー数削減による多言語キーフレーズ抽出モデルの軽量化・高精度化 - Beatrust techBlog
こんにちは、Beatrust で Machine Learning Lead をしている Tatsuya （白川 達也）です。 以前、下記の記事でキーフレーズ抽出機能のご紹介をしましたが、その後の試行錯誤をした結果、以前に比べて軽量化・高精度化に成功したので、これまでにどのような工夫をしたのかをご紹介しようと思います。 tech.beatrust.com 下記は今回ご紹介する現状のキーフレーズ抽出における知見です。 多言語BERTモデルを使っておくと、キーフレーズ抽出用に fine tune しても結構多言語転移できてしまう。 キーフレーズ抽出において、BERTはフルレイヤーである必要はなく、最初の数層程度で十分。 BERT のAttention Map のみからでもキーフレーズの推定はできるが、BERTの出力をそのまま使ったほうがロバストっぽい。 モデルの最後に Bi-LSTM のような
BERTで英検を解く - Qiita
英検の大問１は、短文穴埋め問題になっています。例えば、こういう問題です。 My sister usually plays tennis ( ) Saturdays. 1. by 2. on 3. with 4. at Bob ( ) five friends to his party. 1. made 2. visited 3. invited 4. spoke 文の中の隠された部分に入るものを、選択肢の中から答える問題です。文法的な判断もあれば、文脈から意味の通りが良い単語を選ぶ問題もあります。5級から1級まですべての難易度で出題される形式です。 この問題形式は、BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)の学習アルゴリズム（のうちの１つ）とよく似ています。ということは、事前学習済みのBE
ELYZA-Japanese-Llama-2-7b ELYZA-Japanese-Llama-2-7bは、ELYZAが公開した日本語に特化したLLMです。 公開されたのは以下のモデルです。 ELYZA-japanese-Llama-2-7bELYZA-japanese-Llama-2-7b-fastELYZA-japanese-Llama-2-7b-instructELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct instruct：instruction tuningによって追加学習されたモデル。 fast：日本語の語彙の追加によって処理を高速化したモデル。 モデルの概要 ELYZA-japanese-Llama-2-7bはLlama2をベースとして日本語処理の性能を向上させるために追加学習したモデルです。英語で学習済みのLLMの言語能力を引き継ぐことで、少な
EMNLP2023に採択された論文を眺めていたところ、ある論文が目に止まりました。 「Discovering Universal Geometry in Embeddings with ICA」という論文です。 これは京大下平研の山際さんの論文で、ざっくりとサマると「Word EmbeddingなどのEmbeddingを独立成分分析（ICA）で次元削減することで、人間にとって解釈性の高い成分を取り出すことができる」という論文です。 Vision TransformerやBERTを用いた実験から、モーダルや言語に関わらず解釈性の高い表現が得られたという結果を得ています。 論文内では、文を対象としたEmbeddingであるText Embeddingには触れられていないですが、おそらくうまく動くだろうという見込みがあったため、本手法をText Embeddingに対して実行してみました、という
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 2013年から2022年に公開された歴代の自然言語処理モデルをGLUEスコアに沿って整理します。 背景 過去に生み出された革新的な技術は、日々、新しいアイデアや技術が公開される現在でも使われています。これまで、自然言語処理界において、ターニングポイントとなったであろう技術を時系列に振り返ろうと思いました。 自然言語処理モデルについて 自然言語処理モデル活用例 一概に自然言語処理モデルと言っても、それが一体何ものなのか理解し難いと思います。 現代社会で自然言語モデルが活用されている事例には以下のようなものがあります。 自動翻訳
継続して改善する固有表現抽出 / Continuous improvement of named entity extraction
■イベント Sansan Builders Stage 2021 https://jp.corp-sansan.com/engineering/buildersstage2021/ ■登壇概要 タイトル： 継続して改善する固有表現抽出 登壇者：技術本部 DSOC 研究開発部 Data…
初学者向けのTransformerの理解とVision Transformerに関する資料
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30分で完全理解するTransformerの世界
否定文を理解できないAIたち - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
GPTの仕組みをちゃんと勉強したい本 - きしだのHatena
ChatGPT と自然言語処理 / 言語の意味の計算と最適輸送
フリーで使える日本語の主な大規模言語モデル（LLM）まとめ
歴代チャットボットと最近のLLMのまとめ - Qiita
実践！大規模言語モデル / 1000億パラメータ越えモデルを動かすには？
初心者が言語モデルを勉強するための本（2023年6月版） - ぱたへね
rinna、日本語に特化した「GPT-2」「BERT」事前学習モデルを無償公開 75ギガバイトのデータを最大45日間で学習 | Ledge.ai
高性能・高速・軽量な日本語言語モデル LINE DistilBERTを公開しました
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
FarBrain：俺が考えた最強のブレストソフトを作った話｜tokoroten
ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
rinna/japanese-hubert-base · Hugging Face
BERTの推論速度を最大10倍にしてデプロイした話とそのTips - JX通信社エンジニアブログ
ModernBERT のブログを読んでみた感想
仕事用にTransformer/BERTの情報をまとめる – かものはしの分析ブログ
BERT を使った文書検索手法 Birch について解説 - Qiita
より良いTransformerをつくる
Pathwaysの恐るべき威力、ベールを脱いだグーグルの万能AIが目指す究極形とは
日本語LLMにおけるトークナイザーの重要性 | データアナリティクスラボ
独立成分分析（ICA）を使ってText Embeddingを分析してみた - Qiita
歴代の自然言語処理モデルのスコア推移 - Qiita
Vision Transformerのしくみ
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harry1029.hatenablog.com
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